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最快的AI电脑启动,每秒4百亿浮点运算! 连接着最大宇宙3D地图

发布时间:  来源:河洛网

计算机探索宇宙的宏伟瞬间! 最近,被称为世界上最快的人工智能工作负载的超级计算机— — Perlmutte宣布开业。 这台新的超级计算机包括6144个NVIDIAA100张量的核心图形处理器,负责史上最大的可视宇宙3D地图的拼接。 然后,物理学日空的乌云— — 暗能量。

最快的AI电脑启动,每秒4百亿浮点运算! 连接着最大宇宙3D地图

宇宙在持续膨胀吗? 是的! 而且,持续膨胀宇宙的“主谋者”是暗能量。

作为宇宙中最神秘的物质,为了捕捉看不见、摸不着的、它,人类在地球上建立了许多相关实验,但效果甚微。

但是,现在,拥有强大AI性能的超级计算机可能会成为我们的力量。

最近,NVIDIA和美国国家能源研究科学计算中心( NERSC )提出了“开关”— — Perlmutte被誉为世界上最快的用于人工智能工作负载的超级计算机。

这台新超级计算机被命名为天体物理学家索尔·佩尔特马( Saul Perlmutter ),拥有6144个NVIDIAA100tensorCoreGPU,负责连接史上最大的可视宇宙3D地图

不仅如此,Perlmutter还处理“太空照相机”暗能量分光器( DESI )的数据。 这是一台通过曝光最多可以捕获5,000个银河的太空照相机。

要处理DESI庞大的数据,制作最大的可视宇宙3D地图,宇宙的3D地图应该怎么拼凑呢?

不久前的5月17日,DESI率先开始,开始了捕捉5年数据的旅程。 在迄今为止的4个月的试运行期间,DESI已经捕获了400万个星系的光谱,这超过了过去所有光谱调查的总和。

Perlmutter要做的就是将DESI的数据汇总起来进行处理。

官网显示,Perlmutter的GPU一晚上捕获了几十次曝光。 在以前的系统中,为发布准备一年的数据可能需要几周或几个月,但Perlmutter只需要几天就可以完成任务。

“我们对GPU在准备工作中获得的20倍的加速非常满意。 “NERSC的数据设计师Rollin Thomas说,他正在帮助研究者准备Perlmutter的代码。

罗林斯托马斯无法掩饰对Perlmutter性能的信心。 Perlmutter是世界上最大的A100驱动系统,预计20多个APP将成为第一个配备6,159个NVIDIA A100 Tensor Core GPU的APP系统,NERSC正式投入使用后,Perlmutter

暗能量主要是通过2011年诺奖获得者Saul Perlmutter的工作发现的。

在物理学中,暗能量满足空之间,是增加宇宙膨胀速度的难以感知的能量形式。 暗能量假说是目前解释宇宙加速膨胀观测结果中最流行的一种。 在宇宙标准模型中,暗能量占宇宙68.3%的质量能量

暗能量作为作用于时间空结构本身的某种能量,是均匀的负压力,时间空结构会膨胀。 1998年,高赤方偏移超新星搜索队观测小组发表了Ia型超新星的观测数据,表明宇宙正在加速膨胀。 随之,1999年,超新星宇宙学计划证实了这个结果。 这项工作在2011年获得了诺贝尔物理学奖。

但遗憾的是,即使是现在我们的研究还不够充分。 DESI的地图给我们带来了揭示暗能量奥秘的新希望。

超级计算机融合AI、HPC没错,Perlmutter的作用将是无限的,不仅可以拼凑宇宙的3D地图,还可以探索绿色能源的亚原子相互作用等。

NERSC应用性能专家Brandon Cook表示:“过去不可能完全模拟电池接口这样的大规模系统,但现在科学家们计划用Perlmutter来做这个。 “”

我们知道,传统的超级计算机几乎无法处理几纳秒内生成几个原子模拟所需的数学运算,无法使用Quantum Espresso等程序。 但是,通过将其高度准确的模拟和机器学习相结合,科学家可以在更长的时间内研究更多的原子。

这也是Tensor Core在NVIDIAA100中发挥独特作用的地方。 这些加速了用于模拟的双精度浮点数学运算和深度学习所需的混合精度计算。

Perlmutter基于HPE Cray Shasta平台,包括Slingshot互连。 这是一个包含GPU加速器节点和仅CPU节点的异构系统。 该系统分两个阶段安装— — 最近公布的是第一阶段,包括系统的GPU加速器节点和临时文件系统; 在阶段2中,我们将在2021年下半年添加一个只使用CPU的节点。

NVIDIA高级产品营销经理Dion Harris在今天发表的博客中表示:“据此,Perlmutter成为地球上16位和32位混合精度数学AI使用速度最快的系统。 而且到目前为止,今年晚些时候劳伦斯·伯克利国家实验室系统的第二阶段可能更强。 “”

Perlmutter的A100 GPU采用了Nvidia Tensor Core技术和直接液体冷却。 它还是NERSC的第一台超级计算机,具有闪存临时保存文件系统。 据NERSC称,35 PB的Lustre文件系统以5 TB/秒以上的速度移动数据,将成为同类中最快的存储系统。

安装Perlmutter的第一阶段由12个GPU加速机柜组成,可以容纳500多个节点。 今年晚些时候的第2阶段将增加12个CPU机柜,超过3,000个节点。 阶段1中的每个GPU加速器节点都有四个基于NVIDIA Ampere GPU体系结构的A100 Tensor酷睿GPU和256GB的内存。 每个阶段1节点还包含一个amd“Milan”CPU。 第一阶段的系统包括非计算节点( NCN )、20个用户访问节点) NCN-UAN – 登录节点)和服务节点。 据NERSC称,一些NCN-UAN可用于部署容器化用户环境,并使用Kubernetes进行组织。

阶段1的机柜没有连接门,直接用液体冷却系统的蓝、红线表示

阶段2中的每个CPU节点有两个AMD Milan CPU,每个节点有512GB的内存。 Phase 2系统还添加了20个登录节点和4个大内存节点。

在Perlmutter编程环境中,除了CCE、GNU、LLVM编译器之外,还使用了NVDIA HPC SDK (软件开发工具包),编写了MPI、OpenMP、CUDA、c、c +、Fortran代码

人类利用肉体探索宇宙的能力有限,但计算机没有这个障碍。

例如去年10月,一组来自夏威夷大学马诺阿分校天文学研究所的天文学家在AI神经网络的帮助下,编制了迄今为止最全面的天文学图像目录,包括恒星、银河和恒星。

该系统还测量了与银河的距离,最多只有3%的误差。 据夏威夷大学介绍,最终成果是“世界最大恒星、银河和恒星的三维图像目录”

另外,微软的物理学家用80页的论文证明了“模拟矩阵”。 宇宙是自学成功的计算机。

进化法则的自学成才系( aself-learningsystemofevolutionarylaws ) )。

根据作者的观点,宇宙也进化出了类似深度学习框架的自发系统。

我们知道,深度学习框架是一组积木,每个组件都是某个模型或算法的一部分,可以自己设计积木的堆叠。

因此,你能想象宇宙进化出定律的操作矩阵体系结构,其自身从自动教育系统进化而来,从而产生该系统最可能的最小初始条件吗?

在论文中,作者描述了几个模型,但这些模型都实现了“自编自演”:

有7,088个节点和7,304边的图表,由可采样的未来构成

在生活中,物理规律的推导依赖于我们的观察,所以原始物理规律会变得极其简单,但经过世代更替,规律具有自我继续学习和发展的能力。

说不定宇宙不是从大爆炸开始的,而只是粒子之间的简单相互作用。

文章以受限玻尔兹曼机( restricted Boltzmann machine,RBM )为中心进行讨论。

限制玻尔兹曼机由Hinton等人提出,是生成式随机神经网络。 这个概念非常抽象,是一种类似物理学的机器学习模式。 但是,受限玻尔兹曼机是最简单的深度神经网络结构,

这个框架由两层神经元构成。 一个是可见层(绿色),另一个是隐藏层)蓝色)。

了解宇宙未知的一面,是天文学家努力的方向。 如果有AI这个“队友”,不是会加速通往宇宙探索的星辰大海吗?

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